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Data
Autor(es)
Título da Revista
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Ana Paula Couto da Silva
Giseli Rabello Lopes
Giseli Rabello Lopes
Resumo
Revisões online tornaram-se uma maneira poderosa para os usuários disponibilizarem suas opiniões para todos. Tais revisões são extremamente valiosas para os consumidores quando eles estão procurando informações antes de adquirir um produto ou serviço. Em uma tentativa de ajudar os consumidores a identificar as melhores revisões, muitos sites permitem que os usuários votem se uma revisão é útil. Então, os algoritmos de recomendação são utilizados para facilitar a tarefa do usuário encontrar revisões que possam ser de seu interesse. Em resumo, tais aplicativos de revisão online geralmente recomendam as revisões mais úteis para um cliente ler. No que diz respeito a revisões de locais (ou pontos de interesse), para o proprietário (ou administrador, gerente, etc.) do estabelecimento, é importante ter uma maneira rápida e confiável para identificar as revisões com informações relevantes para melhorar os serviços ofertados, uma vez que lidam com volumes potencialmente grandes de dados (muitos usuários escrevendo muitos comentários para muitos itens). Neste trabalho, introduzimos um novo problema: identificar a utilidade de uma revisão para o proprietário de um estabelecimento. Portanto, propomos criar a classificação das revisões de acordo com sua relevância para a tomada de decisões, ou seja, direcionado aos proprietários e não aos clientes. O ranking proposto considera aspectos e sentimentos presentes nas revisões. Finalmente, a nossa avaliação experimental considera um ground truth (construída com base na opinião de especialistas) e um baseline (considerando a similaridade entre revisão do usuário e a respectiva resposta do estabelecimento) também propostos neste trabalho e mostra que a nossa solução está muito próxima da classificação ideal.
Abstract
Assunto
Recuperação da informação, Sistemas de recomendação, Computação, Arquitetura de computador, Redes sociais on-line
Palavras-chave
Social Network, Review, Recommendation